AEYE Health informó los resultados de su ensayo clínico fundamental de la FDA para la detección autónoma de retinopatía diabética más que leve. El estudio fue el primero de su tipo en evaluar si el software de IA puede detectar con precisión la retinopatía diabética más que leve utilizando una sola imagen por ojo, obtenida de una cámara retinal de escritorio o de mano.
El uso de una sola imagen de cada ojo puede simplificar el procedimiento de diagnóstico y reducir el tiempo de detección.
Los resultados de IA observados para cada sistema de cámara:
- Topcon NW-400 (cámara de escritorio): 93.0 % de sensibilidad, 91.4 % de especificidad, >99 % de imagen
- Optomed Aurora (cámara de mano): 91.9 % de sensibilidad, 93.6 % de especificidad, >99 % de capacidad de imagen
- Se utilizó una sola imagen por ojo para las cámaras de escritorio y de mano.
Hay 35 millones de diabéticos en los EE. UU. y más de 420 millones en todo el mundo que corren el riesgo de desarrollar retinopatía diabética y requieren una evaluación anual. El diagnóstico y la intervención temprana son clave para la prevención de la pérdida de la vista. Más de un tercio de los diabéticos mayores de 40 años desarrollarán retinopatía diabética, sin embargo, solo entre el 15 % y el 50 % de los pacientes se someten a exámenes de detección.
La detección autónoma en un entorno de atención primaria que requiere solo una imagen por ojo obtenida de una cámara de mano rentable puede mejorar el cumplimiento de los protocolos de detección y, en última instancia, prevenir la ceguera en diabéticos con riesgo de pérdida de la visión.
AEYE Health está buscando la aprobación de la FDA para su solución de detección autónoma para la retinopatía diabética.
Además, la compañía se prepara para publicar sus resultados en el diagnóstico de glaucoma mediante imágenes digitales de fondo de ojo.
QUÉ QUITAR DE ESTE ARTÍCULO:
- La detección autónoma en un entorno de atención primaria que requiere solo una imagen por ojo obtenida de una cámara de mano rentable puede mejorar el cumplimiento de los protocolos de detección y, en última instancia, prevenir la ceguera en diabéticos con riesgo de pérdida de la visión.
- The study was the first of its kind to evaluate whether AI software can accurately detect more-than-mild diabetic retinopathy using a single image per eye, obtained from either a desktop or handheld retinal camera.
- There are 35M diabetics in the US and over 420M worldwide who are at risk of developing diabetic retinopathy requiring an annual screening.
